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The growing share of renewable power generation leads to increasingly fluctuating and generally rising electricity prices. This is a challenge for industrial companies. However, electricity expenses can be reduced by adapting the energy demand of production processes to the volatile prices on the markets. This approach depicts the new paradigm of energy flexibility to reduce electricity costs. At the same time, using electricity self-generation further offers possibilities for decreasing energy costs. In addition, energy flexibility can be gradually increased by on-site power storage, e.g., stationary batteries. As a consequence, both the electricity demand of the manufacturing system and the supply side, including battery storage, self-generation, and the energy market, need to be controlled in a holistic manner, thus resulting in a smart grid solution for industrial sites. This coordination represents a complex optimization problem, which additionally is highly stochastic due to unforeseen events like machine breakdowns, changing prices, or changing energy availability. This paper presents an approach to controlling a complex system of production resources, battery storage, electricity self-supply, and short-term market trading using multi-agent reinforcement learning (MARL). The results of a case study demonstrate that the developed system can outperform the rule-based reactive control strategy (RCS) frequently used. Although the metaheuristic benchmark based on simulated annealing performs better, MARL enables faster reactions because of the significantly lower computation costs for its own execution.

ZusammenfassungDas „Brechen von Infektionsketten“ ist das Ziel für den Öffentlichen Gesundheitsdienst (ÖGD) in der Pandemiebekämpfung. Diese komplexe Aufgabe benötigt digitale Unterstützung in den Gesundheitsämtern. Entgegen der landläufigen Meinung ist in den meisten Fällen dafür geeignete Software schon seit Sommer 2020 verfügbar – allerdings als nicht-standardisierte, lokale Lösungen. Viel entscheidender für die Zielerreichung ist es, die richtige Arbeitsteilung und die dazu passenden Prozesse zu definieren sowie ein enges Controlling des Kontaktmanagements zu realisieren. Erst dadurch können in kurzer Zeit viele Unterstützer in den Ämtern entsprechend der Pandemiesituation zusätzlich produktiv eingesetzt werden. In dem vorliegenden Erfahrungsbericht wird anhand eines Fallbeispiels des Gesundheitsamtes der Stadt Nürnberg aufgezeigt, wie Prozessorganisation, IT und Controlling aufeinander abgestimmt werden sollten. Diese Erkenntnisse helfen auch bei der anstehenden Vernetzung der föderal strukturierten Gesundheitsämter in Deutschland über eine zentrale Lösung (SORMAS). Denn es zeigt sich, dass lediglich die politische Vorgabe zentraler Lösungen noch lange nicht zu ihrer effektiven Nutzbarkeit führt und wiederum der Zusammenhang aus Software und Organisation berücksichtigt werden muss, um nicht Schiffbruch zu erleiden.

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